背景
AEC業界では長年、設計者が手作業で幾何学モデルを構築・再構築・調整し続けることが業務の大きな負担になってきました。BIMの普及に伴い、設計の複雑性は増しており、マスイメージの変更がある度に関連するジオメトリー全体の修正が必要になるのが現状です。一方、ソフトウェア開発の世界では「バイブコーディング」という概念が生まれ、開発者が意図のレベルでAIに指示し、実装の詳細はエージェントが自動生成する方式が普及しつつあります。Illocaはこのアプローチを建築・エンジニアリング領域に適用しようという狙いから、設計業務の根本的な効率化を目指しています。
内容
カリフォルニア州サンラモンに本社を置くIlloca（Autodesk AI Lab、Google DeepMind、Tesla出身者による創業）は、ブラウザベースのAIエージェント型3Dモデリング環境「Plamo」のベータ版を発表しました。Plamoは、スケッチ、参照画像、図面、自然言語プロンプトを入力すると、編集可能なパラメトリック幾何学モデルを自動生成するツールです。
同社の既存プロダクト「Tracing Paper」は平面図や立面スタディに特化していましたが、Plamoは3Dジオメトリー全般に対応します。Plamoのエージェントはテキスト、画像、スケッチ、アノテーション付き図面、複数の参照資料から建物を再構成でき、構造・MEPシステムの追加、設計規約への適合も可能とされています。重要な特徴は、AIが曖昧な指示に対して質問を返し、沈黙で勝手に補完しない点です。
技術的ポイント
Plamoの核心的な差別化要素は「生成後の編集性」にあります。多くのAI生成ツールは静的なメッシュやビジュアルで終わりますが、Plamoはパラメトリック論理を持つ編集可能なBREP（Boundary Representation）ジオメトリを出力します。つまり、生成後に寸法やシステムの関係性を変更しても、モデル全体を一から再構築する必要がありません。これは従来のプロシージャルモデリング手法に近いアプローチであり、IFC等のオープンスタンダード形式への対応が可能になるか否かが業界での採用を左右する重要なポイントになります。
Illocaの創業者らはMIT、Autodesk AI Lab、Google DeepMindにおいて生成モデル（House-GAN、Building-GAN等）の研究を進めてきた経歴を持ち、この「パラメトリック編集性の維持」という課題解決に長年取り組んできた背景があります。
業界への影響
このツールの登場は、設計プロセスの上流段階（概念設計・マスプラン検討）に革的な変化をもたらす可能性があります。現在、複数のデザイン案を検討する際は、各案ごとにモデルを手作業で構築しなければなりませんが、Plamoなら指示を変えるだけで数秒で新しい案が生成されます。
特にデザインビルド型プロジェクトや、開発企業が早期に3Dシナリオを検証したい場合での活用が想定されます。エンジニアリング側では、構造系やMEP系システムの初期配置案を迅速に作成でき、その後の詳細設計フェーズへの引継ぎまでの時間短縮が期待できます。ただし、Plamoが既存のCAD/BIM生態系（Revit、Archicad、IFC等）とどう統合されるかが実務レベルでの普及を決める要素です。
